大数据时代我们最需要什么样的人才
当今世界,正在从数据时代走向大数据时代。今年两会,“大数据”第一次出现在政府工作报告中,这表明,我们对大数据重要性的认识上升到国家层面。
与互联网的出现一样,大数据带来的不仅是信息技术领域的革命,它正在改变着人们的生活以及我们理解世界的方式,并成为更多新发明、新服务的重要源泉。
大数据时代到来,将给中国人才队伍带来哪些机会?提出什么样的挑战?谁将是未来最热门的人才?让我们一起来看看吧——
“人人皆可成才”将成现实
记者:大数据到底有什么用?
吴江:大数据最重要的功能,是能把未来一些不确定性的东西准确地预测出来。举个例子——2008年,谷歌的一支研发团队利用在网上收集到的海量个人搜索词汇数据,赶在政府流行病学家之前两星期预测了甲型H1N1流感的暴发。这样的事情在以前是不可想象的,掌握了大数据后,谷歌就做到了。
大数据浪潮,让人类在历史上第一次有机会用数据围绕一个东西形成完整的描述。凭借日益增强的数据分析能力,人类得以有效实现对未来的预测。大数据可以帮助人们提升对整个社会的管理水平,对于人才管理领域来说,更是迎来了一个得以迈上新台阶的大好时机。
记者:大数据对人才工作带来最直接的影响是什么?
吴江:小数据时代,数据掌握在精英手里;大数据时代,数据掌握在老百姓手里。大数据的公开透明,可以推动社会变革发展,更大意义在于,人人可以通过分析大数据,对自己的未来作出理性抉择。数据时代,“人人皆可成才”,将从理念走向现实。
“新一轮人才流失”要避免
记者:大数据对全球产业带来哪些影响?
吴江:与互联网的出现一样,大数据不仅是信息技术领域的一场革命,它将在全球范围内启动透明政府、加速企业创新、引领社会变革。
一家名为“埃森哲”的管理咨询公司去年调查了600家英美公司发现,33%的受访企业表示正在整个企业范围内积极使用大数据。68%的企业认为,企业自身的高管团队作为一个整体,能够参与和支持数据分析法的部署,并基于事实情况作出决策。有三分之二的公司在之前18个月任命了负责数据管理和分析工作的高管,其他企业中的71%准备任命此类高管。
美国通用电气公司就较早地意识到了大数据这个难得的机遇,并采取了行动。通用电气正启动在旧金山湾区投资15亿美元,建立一个全球软件和分析中心,拟雇用至少400名数据科学家,现在已经有180名各就其位。
“埃森哲”去年开展的一项调查,研究了美国、中国、印度、英国、日本、巴西和新加坡对数据分析人才的需求发现,到2015年,除中国之外都面临胜任数据分析科学家的净短缺。中国还似乎出现了少量的过剩。
记者:为什么只有中国没有出现短缺?
吴江:因为需求不足。有需求,才有紧迫感。我们的政府和企业都还没有关注到这个问题。我们的企业真的不需要大数据人才吗?当然不是,只是我们还没有意识到问题的严重性。大数据时代求发展,企业、政府首先要明确大数据高管的岗位设置,没有岗位我们怎么能留得住人才,抢人才更是谈不上。
另据“埃森哲”公布的数据,美国新增数据分析高管职位的数量将占全世界的44%,但美国只能提供23%,将会有3.2万人的人才缺口。不足的部分怎么办?美国必然会从全世界范围内网罗。正如表面上看中国目前这类人才还有富余,新一轮人才流失的危险恐怕难以避免。但中国如果再继续向美国输送这类人才的话,在大数据时代的国际竞争中将落伍。
我认为,从中央到地方必须重视大数据人才队伍的建设,从基础抓起,完善岗位设置,在培养、留住人才的同时,更要积极面向全球吸引相关人才。
“首席信息官”亟待设立
记者:大数据时代的中国,最需要什么样的人才?
吴江:现在有一种错觉,一提大数据时代,就认为我们最需要数据技术人才,比如计算机人才和数学工程人才。
我们确实很需要数据技术人才,但真正能够帮助政府和企业转变思维、应对大数据挑战的人才不是一个来自IT部门的技术专家,而是政府和企业的高层管理者。我认为,对目前的中国来说,对大数据管理人才需求的迫切性要超越对技术人才需求的迫切性。
政府和企业的领导者,也要有意识地转变思维方式,学习用数据思考、说话和管理。在这个飞速变化的社会中,过去的经验甚至可能成为现在的束缚。比如,我们常常听到管理者抱怨“90后”员工难管,就是因为过往的激励方式对他们不奏效。这一点还体现在走出国门的中国企业里。很多人发现与自己的上司、同事和下属沟通不畅,因为各自是在不同文化中成长起来的。管理者需要不断更新自己的数据库,学会用大数据的方法,随时去找到合适的解决方案。
记者:组建大数据管理人才队伍,该从何处切入?
吴江:首先要设立专门的数据管理岗位,进入决策层,推动各单位迎接大数据时代到来。我已连续几次提交《关于建立政府首席信息官制度的提案》,建议借鉴国际通行做法,在各级政府及其所属部门组建首席信息官办公室,负责人为首席信息官,直接向政府或部门行政首长负责。他们的职位必须是矩阵式结构,在中央有专门领导机构,推动形成国家级的数据库和数据平台,人员要定期交流,以便全方位掌握数据,消除信息孤岛。
政府首席信息官制度的立足点,在于为国家整体服务,切忌为某家单位粉饰太平。今年我再次提交了这方面内容的提案,这个问题必须引起高度关注。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14